package com.github.yangyishe.p200;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 146. LRU 缓存
 * https://leetcode.cn/problems/lru-cache/?envType=study-plan-v2&envId=top-interview-150
 *
 * 请你设计并实现一个满足  LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
 * 实现 LRUCache 类：
 * LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
 * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
 * void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。
 * 函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。
 *
 *
 *
 * 示例：
 *
 * 输入
 * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
 * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
 * 输出
 * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
 *
 * 解释
 * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
 * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
 * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 1
 * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
 * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.get(3);    // 返回 3
 * lRUCache.get(4);    // 返回 4
 *
 *
 * 提示：
 *
 * 1 <= capacity <= 3000
 * 0 <= key <= 10000
 * 0 <= value <= 105
 * 最多调用 2 * 105 次 get 和 put
 */
public class Problem146 {
    public static void main(String[] args) {
         LRUCache lRUCache = new LRUCache(3);
         lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
         lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
         lRUCache.put(3, 3);
         lRUCache.put(4, 4);
        System.out.println(lRUCache.get(4));
        System.out.println(lRUCache.get(3));
        System.out.println(lRUCache.get(2));
        System.out.println(lRUCache.get(1));
        lRUCache.put(5,5);
        System.out.println(lRUCache.get(1));
        System.out.println(lRUCache.get(2));
        System.out.println(lRUCache.get(3));
        System.out.println(lRUCache.get(4));
        System.out.println(lRUCache.get(5));
//         lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
//        System.out.println(lRUCache.get(1));    // 返回 -1 (未找到)
//        System.out.println(lRUCache.get(3));    // 返回 3
//        System.out.println(lRUCache.get(4));    // 返回 4

    }
}

/**
 * 思路:
 * 没说不让用map, 就使用hashMap
 *
 * 存一个HashMap, 一个双向链表
 * 双向指针原则上按照使用顺序增加. 即每当get或set一次元素, 都需要马上找到该元素, 然后将该元素挪到双向链表最前面
 *
 *
 *
 */
class LRUCache {

    private final Map<Integer,DpNode> map=new HashMap<>();

    private DpNode head;
    private DpNode tail;
    private final int maxSize;
    private int size;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.maxSize=capacity;
    }

    /**
     * 维护最新节点
     * @param dpNode
     */
    private void keepNew(DpNode dpNode){
        if(dpNode.prev==null){
            if(dpNode.next!=null){
                this.head=dpNode.next;
                this.head.prev=null;

                dpNode.prev=this.tail;
                this.tail.next=dpNode;
                this.tail=dpNode;
            }
        }else{
            DpNode prevNode = dpNode.prev;
            if(dpNode.next!=null){
                prevNode.next=dpNode.next;
                prevNode.next.prev=prevNode;

                dpNode.prev=this.tail;
                dpNode.next=null;

                this.tail.next=dpNode;
                this.tail=dpNode;
            }
        }
    }

    /**
     * 1. 获取元素
     * 2. 维护LRU数据
     * @param key
     * @return
     */
    public int get(int key) {
        DpNode dpNode = map.get(key);
        if (dpNode==null) {
            return -1;
        }else{
            keepNew(dpNode);
        }
        return dpNode.value;
    }

    public void put(int key, int value) {
        DpNode oldNode = map.get(key);
        if(oldNode==null){
            DpNode dpNode = new DpNode(key, value);
            if(this.size==0){
                this.head=dpNode;
                this.tail=dpNode;
            }else{
                this.tail.next=dpNode;
                dpNode.prev=this.tail;
                this.tail=dpNode;
            }
            map.put(key,dpNode);
            if(size<maxSize){
                size++;
            }else{
                map.remove(this.head.key);

                this.head.next.prev=null;
                this.head=this.head.next;
            }
        }else{
            oldNode.value=value;

            keepNew(oldNode);
        }

    }
}

class DpNode{
    int key;
    int value;


    DpNode next;
    DpNode prev;

    public DpNode(int key, int value) {
        this.key = key;
        this.value = value;
    }
}


/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */
